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基于两阶段特征选择和改进NRBO-BiLSTM的短期风电功率预测方法

袁博 周霞 戴剑丰 张腾飞

南方能源建设2026,Vol.13Issue(3):P.138-151,14.
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南方能源建设2026,Vol.13Issue(3):P.138-151,14.DOI:10.16516/j.ceec.2025-224

基于两阶段特征选择和改进NRBO-BiLSTM的短期风电功率预测方法

袁博 1周霞 1戴剑丰 1张腾飞1

作者信息

  • 1. 南京邮电大学自动化学院/人工智能学院,江苏南京210023
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摘要

关键词

风电功率预测/最大相关-最小冗余判据/随机森林算法/牛顿-拉夫逊优化/双向长短期记忆

分类

能源科技

引用本文复制引用

袁博,周霞,戴剑丰,张腾飞..基于两阶段特征选择和改进NRBO-BiLSTM的短期风电功率预测方法[J].南方能源建设,2026,13(3):P.138-151,14.

基金项目

国家自然科学基金项目“泛在电力物联配电网需求侧响应驱动的多粒度聚合与负荷管控”(62073173)。 (62073173)

南方能源建设

2095-8676

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